FOOT CLEARANCE PARAMETERS AS NEW INDICATORS OF FALL RISK IN OLDER PERSONS FOOT CLEARANCE PARAMETRY JAKO NOVÝ INDIKÁTOR RIZIKA PÁDU U STARŠÍCH OSOB
|
|
- Vítězslav Bureš
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Kladno, Czech Republic, 30 th 31 th May, 2019 FOOT CLEARANCE PARAMETERS AS NEW INDICATORS OF FALL RISK IN OLDER PERSONS FOOT CLEARANCE PARAMETRY JAKO NOVÝ INDIKÁTOR RIZIKA PÁDU U STARŠÍCH OSOB
2 Představení Dovolte mi Vás provést studií, která byla provedena na Polytechnické federální škole v laboratoři analýzy a měření pohybu, Lausanne 1 a na oddělení geriatrické medicíny a geriatrické rehabilitace v Lausanne. Osobně jsem se této studie nezůčastnil, ale byl jsem požádán abych v zastoupení prof. Büla jejich studii ve stručnosti přednesl, a současně jsem byl požádán, abych omluvil jejich neúčast na tomto kongresu. 1 Laboratory of Movement Analysis and Measurement, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) 2 Service of Geriatric Medicine and Geriatric Rehabilitation, University of Lausanne Medical Center
3 Abstrakt Aby bylo možné rozlišit dysfunkci chůze, kliničtí lékaři vyžadují parametry chůze pro každou populaci. Tato studie poskytuje normativní hodnoty chůze pro nejvíce používané parametry u více než 1400 zdravých (able-bodies) dospělých osob starších 65 let. rozdělených do 2 skupin (66 71 a 73 77) Normativní hodnoty se týkají foot clearance parametrů (tj. parametry výšky paty a špičky nohy nad zemí během švihové fáze), které jsou klíčové pro pochopení komplexu vztahu mezi chůzí a pády, jakož i strategie pro prevenci pádů přes překážky (obstacle negotiation strategy). Na každou nohu byl použit inerciální senzor (IMU) umístěný na botě a dříve ověřené algoritmy pro extrahování parametrů chůze během 20 m chůze v chodbě a ve vlastním tempu. Extrakce trajektorie pomocí sensoru závisí na 2D nebo 3D kinematickém modelu, který bere v úvahu pracovní prostor končetiny. Zkoumán byl take rozdíl v parametrech chůze mezi účastníky mužského a ženského pohlaví při zvážování vlivu faktorů věku a výšky. Byl zkoumán i vzájemmný vztah mezi foot clearance parametry a rychlostí chůze. Klíčová slova: Chůze, starší populace, foot clearance parametry, ambulační systém, sensorová fůze, referenční data
4 Úvod Jak velký je to problém? - stárnoucí populace 80+ se zvýší o 65% v r /3 dospělých starších 65 let zaznamená pád - náklady na léčbu přesahují 15 mld korun ve Švýcarsku Obr. 1 Prof. Büla: Naše geriatrické oddělení měří pacientů denně standartním měření pomocí sensorů umístěných na nohách, abychom u nich identifikovali zvýšené riziko pádu. Stárnoucí populace vyžaduje léčebnou a / nebo rehabilitační péči související s mobilitou, která se týká podstatné části zdrojů v každém systému zdravotní péče. Systém zachycení pohybu je klíčovou složkou moderních terapeutických a rehabilitačních programů V kinematické analýze pohybu převažuje použití systémů pro optické snímání pohybu MOCAP. Tyto systémy jsou obecně omezeny na laboratorní podmínky, které jsou výrazně odlišné od podmínek volné denní ambulance. Pokroky v miniaturizovaných měřicích systémech nositelných na těle umožňují dlouhodobé zaznamenávání kinematiky nejen během laboratorních, tak každodenních činností
5 2. Experimentální část 2. 1 Sběr dat pomocí IMU obr. 2 a) 2 ks sensorů Physilog III 3D akcelerometr + 3D gyroskop b) sensory připevněné k obuvi elastickým páskem c) Ilustrace orientace sensoru d) trial 20 m chůze v koridoru podle vlastního tempa, 26 + kroků aktuálně: sensor Physilog 5
6 2. 2. Protokol o měření zahrnuje dva reprezentativní vzorky obyvatelstva města Lausanne z fraily studie Lc65 Záznam fyzikálních parametrů chůze pomocí Physilog byl zaveden v roce 2010 (účastníci byli ve věku 66 až 71 let, n = 554,). Physilog byl také použit v roce 2011 pro celý vzorek zařazený v roce 2004 (účastníci ve věku 73 až 78 let, n 879) obr. 3 Demografické rozdělení účastníků
7 2. 3. určení clearance parametrů pro patu a prsty obr. 4 - Ilustrace trajektorie paty (čárkovaná čára) a prstů (tečkovaná čára) během švihové fáze a odpovídajících clearance parametrů. Umístění IMU vzhledem k patě a prstům lze určit pomocí tří parametrů a, b, c. Kromě toho je definován úhel náklonu paty během stojné fáze. Parametry clearance představují extrémy trajektorie paty a špičky během fáze otáčení. 2D kinematický model navržený Mariani a spolupracovníky [1] byl přijat k odhadu polohy IMU vzhledem k noze, aby se vypočítala trajektorie paty a prstů. Šest clearance parametrů je definováno tak, aby představovaly celkové foot clearance. 1. úhel náklonu paty (). 2. maximální zdvih paty (MaxHC), 3. první lokální maximum zdvihu prstů (MaxTC1) 4. druhé lokální maximum zdvihu prstů (MaxTC2) 5. minimum zdvihu prstů (MinTC) 6. rychlost nohou při minimálním zdvihu prstů (VMinTC). [1] Mariani, B. at al, 2012
8 2.4. Analýza dat parametry clearance (,, MaxHC, MaxTC1, MaxTC2, MinTC, VMinTC) pro každého účastníka jsou reprezentovány průměrem (mean a median, 10. a 90. percentily) a směrodatnou odchylkou ve všech cyklech měření. Vliv pohlaví a věku na tři sady parametrů byl hodnocen analýzou rozptylu (ANOVA) Použit byl Wilcoxonův hodnotový test k detekci významného rozdílu mezi mediány parametru u žen a mužů (hladina významnosti p <0,05). Byla zkoumána Pearsonova korelace r mezi časovými a clearance parametry, jakož i mezi prostorovými a clearance parametry.
9 3. Výsledky a diskuse Tato studie je první, která obsahuje normativní referenční hodnoty pro parametry clearance. výsledky měření jsou k dispozici pro obě nohy. Kvůli stručnosti však výsledek je oznámen pro pravou nohu. Následující tabulky 1 a 2 ukazují typický rozsah průměrných hodnot clearance pro účastníky v letech 2011 a S výjimkou MinTC, které se neliší u mužů a žen (p> 0,05), měly všechny ostatní parametry clearance statisticky významně větší medián u mužů (p <0,001) u obou souborů dat.
10 3. 1. statistické vyhodnocení Clearance parametrů Zajímavým pozorováním je velikost VMinTC, která je přibližně třikrát větší než průměrná rychlost chůze v našich měřeních u žen i mužů, tab 1 Věk od 73 do 77 let (r. 2011)
11 tab 2 Věk od 66 do 71 let (r. 2010)
12 poznámky k prevenci před pádem přes překážku MaxTC1 proběhne brzy ve švihové fázi (20% 25%) po odlepení prstů. předpokládá se, že dorziflexe kotníku ovlivňuje zdvih nohy nad podložkou v místě v okamžiku odlepení prstů, která se pravděpodobně projeví. Moosabhoy and Gard [2] viz obrázek 5 MaxTC1. MaxTC2, ke kterému dochází během švihové fáze je považováno za řídicí parametr pro zdvih nad překážkou. Studie variability MaxTC1 a MaxTC2 proto může odhalit strategie, které starší dospělí používají pro kontrolu fáze odlepení prstů a k prevenci před pádem přes překážku. korelace mezi parametry Obr 5 - Model švihové nohy definující souřadnicový systém použitý pro analýzu citlivosti během překračování překážek a úhly kloubů. Boxy na levé straně: rovnice 1, 2 a 3 vypočítávají citlivost zdvihu prstů ke kyčli (TCSH), ke koleni (TCSK) a ke kotníku (TCSA). (2) Moosabhoy, M.A at al, 2006 Byla pozorována významná korelaci mezi MaxTC2 a MaxHC (r = 0,68). To může být pravděpodobně součástí plánování trajektorie nohy, kde je zapotřebí většího MaxHC pro dosažení většího MaxTC2 pro strategii pro prevenci pádů přes překážky. Významná korelace mezi mezi MinTC a MaxTC1 v této studii nebyla zaznamenána.
13 Inter-relace parametrů rychlosti chůze a clearance parametrů tab 3 - Korelační hodnoty mezi foot clearance parametry a rychlostí chůze pro muže (M), ženy (F) a všechny účastníky (All). Pearsonova korelace p <0,001. proč nás zajímá rychlost chůze? Rychlost chůze je cenným zdrojem informací u starších dospělých, což odráží jejich fyzický výkon, např. bylo zjištěno, že je prediktorem funkční závislosti a délky přežití (viz obr. 6) snížení rychlosti chůze o 10 cm/s souvisí s vyšším rizikem pádu ve stáří. Tabulka 3 ukazuje Pearsonův korelační koeficient r mezi průměrnými rychlostmi chůze a foot clearance parametry u obou skupin měřených v r a Kromě rychlosti nohou na MinTC (VMinTC), která je silně korelována s rychlostí chůze, lze pozorovat slabé spojení mezi ostatními foot clearance parametry a rychlostí chůze. Toto pozorování ukazuje důležitost měření parametrů clearance jako nezávislých prediktorů rizika pádu. obr. 6 Medián délky přežití podle věku v závislosti na rychlosti chůze Studenski et al. 2011
14 4. Závěr Byl prezentován normativní datový soubor parametrů chůze u starších lidí žijících v komunitě. (normativní časoprostorová data chůze v počtu 10ti z časových důvodů nebyly v této přednášce prezentovány) Tento soubor je zdrojem pro výzkumné pracovníky a kliniky, kteří potřebují referenční hodnoty pro časové, prostorové a foot clearance parametry u starších jedinců. Zahrnutí foot clearance parametrů umožňuje charakterizovat rizikové vzorce chůze, které mohou vést k pádu. Posouzení parametrů chůze bylo dosaženo použitím dříve ověřeného systému na bázi 2 nositelných sensorů umístěných na obuvi Physilog. Soubor údajů je výchozím bodem pro navazující prospektivní kohortní studie. Změna variability chůze a zaznamenávané počty pádů v navazující studii pomůžou přesněji prozkoumat dynamiku, která způsobuje pády u starší populaci. Nositelné sensory umísťované na obuv mohou být použity pro další hodnotné studie za účelem zkoumání strategie pro prevenci pádů přes překážky u starších dospělých na základě měření parametrů clearance.
15 Prof. Büla, head of geriatrics in Sylvana (CH) Phone: Thank you
16 Pilot měření Gait analysis standartní test 20 m_vyšetření pacienta s počínající artrózou pravého kyčelního kloubu, žena věk 66 let, Zlín, únor 2018
17 25 parametrů chůze
18 porovnání clearance parametrů normativní data
19 závěr: Clearance parametry u pacienta s lehkou artrózou pravého kloubu jsou lepší než srovnávací parametry skupiny let (zlatý standard tělesně zdatných dospělých osob ). mborsky@proteching.cz
Funkcionální komunikace
Funkcionální komunikace Milena Košťálová Neurologická klinika LF MU a FN Brno, Brno Výzkumná skupina aplikované neurovědy CEITEC MU, Brno Obsah přednášky Úvod - komunikace, funkcionální komunikace Dotazník
VícePearsonův korelační koeficient
I I.I Pearsonův korelační koeficient Úvod Předpokládejme, že náhodně vybereme n objektů (nebo osob) ze zkoumané populace. Často se stává, že na každém z objektů měříme ne pouze jednu, ale několik kvantitativních
VíceZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech men in the field of information security - the results of statistical analysis
VícePOPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica
POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.
VíceTabulka 1 Rizikové online zážitky v závislosti na místě přístupu k internetu N M SD Min Max. Přístup ve vlastním pokoji 10804 1,61 1,61 0,00 5,00
Seminární úkol č. 4 Autoři: Klára Čapková (406803), Markéta Peschková (414906) Zdroj dat: EU Kids Online Survey Popis dat Analyzovaná data pocházejí z výzkumu online chování dětí z 25 evropských zemí.
VíceMgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu
Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech
VíceZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY
ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY Knowledge and skills of Czech women in the field of information security - the results of statistical analysis
VíceJednofaktorová analýza rozptylu
I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých
Více1. lékařská fakulta UK a VFN
1. lékařská fakulta UK a VFN 3D videoanalysa pomocí infračervené kamery s aktivními markery Systém 3D infrakamer - LUKOtronic - AS 200 Mgr. Zdeněk Guřan Klinika rehabilitačního lékařství 1.LF UK a VFN
VíceAnalytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceK čemu nás podněcují výsledky šetření zdravotní gramotnosti
K čemu nás podněcují výsledky šetření zdravotní gramotnosti Zdeněk Kučera 1 Hlavní otázky či výzvy 1. Co rozumíme pojmem zdravotní gramotnost a je tento koncept obecně sdílen? 2. Jaká je úroveň zdravotní
VíceDysfunkce kloubu a kinematika pohybu (Miroslav Tichý)
Dysfunkce kloubu a kinematika pohybu (Miroslav Tichý) Toto sdělení se zamýšlí nad základní otázkou: Co ovlivňuje provedení sportovního výkonu, obecněni řečeno pohybového stereotypu? V zásadě možno odpovědět,
VíceSofistikovaná biomechanická diagnostika lidského pohybu
Projekt: Sofistikovaná biomechanická diagnostika lidského pohybu Registrační číslo: CZ.1.07/2.3.00/09.0209 Univerzita Palackého v Olomouci Fakulta tělesné kultury Tento projekt je spolufinancován Evropským
VíceKonstrukční a procesní inženýrství
Virtual Prototyping Návrh a metodika výběru protézy dolní končetiny Název Doktorand Školitel Obor Virtual Prototyping Ing. David Paloušek doc. Ing. Josef Šupák Konstrukční a procesní inženýrství Měsíc
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VíceTestování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet
VíceObsah. Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku
Obsah Statistika Zpracování informací ze statistického šetření Charakteristiky úrovně, variability a koncentrace kvantitativního znaku Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceSTATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
VíceStrabismus diagnostika / rehabilitace
Strabismus diagnostika / rehabilitace Strabismus - diagnostika Základ je dobrá diagnostika - SW nástroje (objektivní, přesné, rychlé, více informací, eliminace chyb lékaře, opakovatelnost) Vhodné pro děti
VíceZpracoval: Milan Tuček Centrum pro výzkum veřejného mínění, Sociologický ústav AV ČR,, v.v.i. Tel.: ;
Tisková zpráva Hodnocení některých sociálních podmínek říjen 16 Nejlépe je hodnocen přístup ke vzdělání ( % dotázaných uvedlo, že je velmi dobrý či spíše dobrý), následuje přístup ke zdravotní péči (kladné
VíceInterakce úrovně vzdělání a faktoru nezaměstnanosti v hospodářsky slabých a silných obcích České republiky
Interakce úrovně vzdělání a faktoru nezaměstnanosti v hospodářsky slabých a silných obcích České republiky Vladimíra Hovorková Valentová Iva Nedomlelová 17. 6. 2010 Cíl příspěvku provedení analýz a dalších
VíceČeské vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství
České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství Úloha KA03/č. 4: Metodický pokyn pro vyučující se vzorovým protokolem Ing. Patrik Kutílek, Ph.D., Ing. Adam Žižka (kutilek@fbmi.cvut.cz,
Vícelaboratorní technologie
Kreatinin srovnání metod pro stanovení hladiny v moči D. Friedecký, R. Hušková, P. Chrastina, P. Hornik a T. Adam Kreatinin je jedním z nejčastěji stanovovaných analytů v biochemické laboratoři. V tomto
VíceDESIGN HALOGENOVÝCH VÝBOJEK
DESIGN HALOGENOVÝCH VÝBOJEK (Vliv koroze elektrod na světelný tok a barevnou teplotu u halogenových výbojek) Karel Chobot VŠB TU Ostrava Fakulta metalurgie a materiálového inženýrsví Abstrakt V článku
VíceUNIVERZITA PARDUBICE
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie na téma Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Vedoucí licenčního studia Prof. RNDr.
VíceSnadné testy i cvičení některých schopností člověka Petr Novák
Snadné testy i cvičení některých schopností člověka Petr Novák (novakpe@labe.felk.cvut.cz) Nature Inspired Technologies Group (NIT) - http://nit.felk.cvut.cz/ Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická
VícePřehled statistických výsledků
Příloha 7 Přehled statistických výsledků 1 Úvod, zdroj dat a zadání analýz Statistická zpracování popsaná v tomto dokumentu vychází výhradně z dat Registru AINSO, tedy z dat sbíraných již podle návrhu
VíceAplikovaná statistika v R - cvičení 3
Aplikovaná statistika v R - cvičení 3 Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 5.8.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 5.8.2014 1 / 10 Lineární
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar
VíceSkrytá tvář laboratorních metod? J. Havlasová, Interimun s.r.o.
Skrytá tvář laboratorních metod? J. Havlasová, Interimun s.r.o. Vlastnosti charakterizující laboratorní metodu: 1. z hlediska analytického přesnost/ správnost ( nejistota měření ) analytická citlivost
Víceveličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.
Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího
VícePŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ
1999-2011 PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ EFFIVALIDATION 3 EffiChem your validation software Lesní 593, 679 71 Lysice http://www.effichem.com 2/57 EffiChem můţe vlastnit patenty, podané ţádosti o patenty, ochranné
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VíceProgram Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.
Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
VíceVyužití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů
11. konference ČAPV Sociální a kulturní souvislosti výchovy a vzdělávání Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů Petr Byčkovský, Marie Marková Postup při návrhu a ověření testu
VíceTestování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet
VíceExperiment s dlouhodobou selekcí krav na ukazatele produkce a zdravotního stavu v Norsku Ing. Pavel Bucek, Českomoravská společnost chovatelů, a.s.
Experiment s dlouhodobou selekcí krav na ukazatele produkce a zdravotního stavu v Norsku Ing. Pavel Bucek, Českomoravská společnost chovatelů, a.s. Z chovatelské praxe a z celé řady vědeckých experimentů
VíceProfilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy
Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Autor práce : RNDr. Ivo Beroun,CSc. Vedoucí práce: prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. PROFILOVÁNÍ Profilování = klasifikace a rozlišování
VíceVzorová prezentace do předmětu Statistika
Vzorová prezentace do předmětu Statistika Popis situace: U 3 náhodně vybraných osob byly zjišťovány hodnoty těchto proměnných: SEX - muž, žena PUVOD Skandinávie, Středomoří, 3 západní Evropa IQ hodnota
VícePopisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel
Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,
VíceVýznam akcelerometrie pro studium vztahů mezi pohybovou aktivitou, antropometrií, složením těla a vybranými laboratorními parametry
XXXVII. Regionální pracovní dny klinické biochemie St. léč. lázně Karlova Studánka 12. - 14. prosince 2018 Význam akcelerometrie pro studium vztahů mezi pohybovou aktivitou, antropometrií, složením těla
VíceCEBO: (Center for Evidence Based Oncology) Incidence Kostních příhod u nádorů prsu PROJEKT IKARUS. Neintervenční epidemiologická studie
CEBO: (Center for Evidence Based Oncology) Incidence Kostních příhod u nádorů prsu PROJEKT Neintervenční epidemiologická studie PROTOKOL PROJEKTU Verze: 4.0 Datum: 26.09.2006 Strana 2 PROTOKOL PROJEKTU
Vícerůzné typy přehledových studií integrativní typ snaha o zobecnění výsledků z množství studií
Meta-analýza přehledové studie, definice postup meta-analýzy statistické techniky ověření homogenity studií, agregace velikosti účinku, moderující proměnné, analýza citlivosti, publikační zkreslení přínosy
VíceProtokol o srovnání POCT Quo-Test s akreditovanou metodou stanovení HbA1c vysokoúčinnou kapalinovou chromatografií - Variant II TURBO BioRad
Protokol o zkoušce č.j. 2/2016, počet stran 7, strana číslo 1 Referenční laboratoř pro klinickou biochemii při Ústavu lékařské biochemie a laboratorní diagnostiky VFN Karlovo nám. 32, 121 11 Praha 2, tel.:
VíceVysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného
VíceSEBELOKALIZACE MOBILNÍCH ROBOTŮ. Tomáš Jílek
SEBELOKALIZACE MOBILNÍCH ROBOTŮ Tomáš Jílek Sebelokalizace Autonomní určení pozice a orientace robotu ve zvoleném souřadnicovém systému Souřadnicové systémy Globální / lokální WGS-84, ETRS-89 globální
VíceKorelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza
Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceTEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA
TEORIE A PRAXE INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI ČESKÝCH MANAŽERŮ STATISTICKÁ ANALÝZA Theory and Practice of Information Security of Czech Manager Statistical Analysis Ing. Bc. Marek Čandík, PhD. Abstrakt Článek
VíceJméno: Mgr. Soňa Bocková Školitel: doc. PhDr. Jana Marečková, Ph.D. Akademický rok: 2011/2012. dedikováno projektu IGA UP FZV_2012_001
Jméno: Mgr. Soňa Bocková Školitel: doc. PhDr. Jana Marečková, Ph.D. Akademický rok: 2011/2012 Hlavní cíl: realizace obsahové validity jednotlivých diagnostických prvků (určujících znaků a souvisejících
VíceStatistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012
Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012 Popis dat: Experimentální data byla získána ze tří měřících sloupů označených pro jednoduchost názvy ZELENA, BILA a RUDA. Tyto měřící
VícePříloha 2. Informovaný souhlas účastníka výzkumu
Přílohy: Příloha 1 vyjádření etické komise Příloha 2 informovaný souhlas účastníka výzkumu Příloha 3 srovnání dynamiky opory u běhu Příloha 4 komponenty reakční síly podložky při akcelerovaném běhu 1.
VíceA PROJEKT SHELTER V ČR
DLOUHODOBÁ GERIATRICKÁ PÉČE A PROJEKT SHELTER V ČR Koordinující pracoviště: Geriatrická klinika 1.LF UK a VFN, Praha prof. MUDr. Eva Topinková,, CSc. Eva Červinková NÁKLADY NA SLUŽBY PRO SENIORY V EVROPSKÉM
VíceStatistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1
Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát
VíceTestování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test
Testování hypotéz 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz proces, kterým rozhodujeme, zda přijmeme nebo zamítneme nulovou hypotézu
VíceVytěžování znalostí z dat
Pavel Kordík, Jan Motl (ČVUT FIT) Vytěžování znalostí z dat BI-VZD, 2012, Přednáška 1 1/32 Vytěžování znalostí z dat Pavel Kordík, Jan Motl Department of Computer Systems Faculty of Information Technology
VíceStatistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!
Statistika aneb známe tři druhy lži: úmyslná neúmyslná statistika Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. den..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00..00..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00
VíceBERLE vs. CHODÍTKO. Srovnání kompenzačních pomůcek při odlehčení DK. Centrum léčebné rehabilitace Nemocnice Prostějov o. z. SMN a.s.
BERLE vs. CHODÍTKO Srovnání kompenzačních pomůcek při odlehčení DK Mgr. David Lisický Mgr. Iveta Poláchová Centrum léčebné rehabilitace Nemocnice Prostějov o. z. SMN a.s. STANDARD POHYBOVÉHO REŽIMU U PACIENTŮ
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: BIOSTATISTIKA Domácí úkoly Zadání 5 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL 1:
VíceSimulace. Simulace dat. Parametry
Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,
VíceStatistické testování hypotéz II
PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 9 Statistické testování hypotéz II Přehled testů, rozdíly průměrů, velikost účinku, síla testu Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení
VíceVyjadřování přesnosti v metrologii
Vyjadřování přesnosti v metrologii Měření soubor činností, jejichž cílem je stanovit hodnotu veličiny. Výsledek měření hodnota získaná měřením přisouzená měřené veličině. Chyba měření výsledek měření mínus
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství
1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí
VíceGlasswing OrSense OHBKT ÚVN
Neinvazivní měření hemoglobinu Glasswing OrSense M.Bohoněk, M.Petráš, M.Kricnerová, E.Sládková, OHBKT ÚVN Úvod Anémií (chudokrevností) je postiženo 1.6 mld obyvatel Země Anémie je celosvětově příčinou
VíceČeské vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství
České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství Úloha KA03/č. 2/2: Měření pohybu pomocí kamery (část 2) Ing. Patrik Kutílek, Ph.D., Ing. Adam Žižka (kutilek@fbmi.cvut.cz, zizka@fbmi.cvut.cz)
VíceMezilaboratorní porovnávání - Nové mikrobiologické metody k analýzám koupacích vod
Mezilaboratorní porovnávání - Nové mikrobiologické metody k analýzám koupacích vod Ve dnech 17.-18.9. 2012 probíhalo mezilaboratorní porovnávání nových mikrobiologických metod k mikrobiologickým analýzám
Vícevzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291
Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Počet stran: 10 Datum odevzdání: 13. 5. 2016 Pavel Kubát Obsah Úvod... 3 1 Charakterizujte
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: SMAD Cvičení Ostrava, AR 2016/2017 Popis datového souboru Pro dlouhodobý
VíceVyužití a zneužití statistických metod v medicíně
Využití a zneužití statistických metod v medicíně Martin Hynek Gennet, Centre for Fetal Medicine, Prague EuroMISE Centre, First Faculty of Medicine of Charles University in Prague Statistika Existují tři
VíceIKTA : analýza dat 2009-2012 IC Nemocnice Chomutov (1) MUDr. Jiří Neumann MUDr. Ján Macko
IKTA : analýza dat 2009-2012 IC Nemocnice Chomutov (1) MUDr. Jiří Neumann MUDr. Ján Macko Iktové centrum - Neurologické oddělení Krajská zdravotní a.s. Nemocnice Chomutov o.z. NÁRODNÍ REGISTR CMP Lokální
VíceProjekt SZŠ Kroměříž CZ /0.0/0.0/16_035/ Podpora podnikavosti a kreativity žáků Střední zdravotnické školy Kroměříž
Projekt SZŠ Kroměříž CZ.02.3.68/0.0/0.0/16_035/0007978 Podpora podnikavosti a kreativity žáků Střední zdravotnické školy Kroměříž Sdílení informací - ze stáží Rehabilitační oddělení Mgr. Michaela Karafiátová
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická
Vícegraf 2a: Vývoj GBS disability scale v čase (obě léčebné modality).
Grafy a Tabulky k publikaci ad 7a Příloha 7b graf 1: Incidence GBS v závislosti na věku a pohlaví. graf 2a: Vývoj GBS disability scale v čase (obě léčebné modality). graf 2b: Vývoj svalové síly v čase
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce STATISTICKÁ
VíceBIOMECHANIKA SPORTU ODRAZ
BIOMECHANIKA SPORTU ODRAZ Co je to odraz? Základní činnost, bez které by nemohly být realizovány běžné lokomoční aktivity (opakované odrazy při chůzi, běhu) Komplex multi kloubních akcí, při kterém spolupůsobí
VíceZaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry
Červenou barvou jsou poznámky, věci na které máte při vypracovávání úkolu myslet. Úkol 1 a) Pomocí nástrojů explorační analýzy analyzujte kapacity akumulátorů výrobce A po 5 a po 100 nabíjecích cyklech.
VíceCelopopulační studie o zdravotním stavu a životním stylu obyvatel v České republice - Charakteristika výběrového souboru
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 13.4.2005 10 Celopopulační studie o zdravotním stavu a životním stylu obyvatel v České republice - Charakteristika
Více11. PROJEKCE BUDOUCÍHO KLIMATU NA ZEMI
11. PROJEKCE BUDOUCÍHO KLIMATU NA ZEMI 11.1 RADIAČNÍ PŮSOBENÍ JEDNOTLIVÝCH KLIMATOTVORNÝCH FAKTORŮ podíl jednotlivých klimatotvorných faktorů je vyjádřen jejich příspěvkem ve W.m -2 k radiační bilanci
VíceMotivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 7 2 Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky (momenty) Matematická definice korelační
VíceKorelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
VíceAplikovaná statistika v R
Aplikovaná statistika v R Filip Děchtěrenko Matematicko-fyzikální fakulta filip.dechterenko@gmail.com 15.5.2014 Filip Děchtěrenko (MFF UK) Aplikovaná statistika v R 15.5.2014 1 / 15 Co bude náplní našich
VíceZáklady popisné statistiky
Základy popisné statistiky V této kapitole se seznámíme se základy popisné statistiky, představíme si základní pojmy a budeme si je ilustrovat na praktických příkladech. Kapitola je psána formou volného
VíceInformace o studiu. Životní prostředí a zdraví Matematická biologie a biomedicína. studijní programy pro zdravou budoucnost
Informace o studiu Životní prostředí a zdraví Matematická biologie a biomedicína studijní programy pro zdravou budoucnost Proč RECETOX? Výzkumné centrum RECETOX poskytuje vzdělání v zajímavých oborech
VíceSAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY
SAMOSTATÁ STUDETSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY Váha studentů Kučerová Eliška, Pazdeříková Jana septima červen 005 Zadání: My dvě studentky jsme si vylosovaly zjistit statistickým šetřením v celém ročníku septim
VíceVyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010
Vyhodnocení cenového vývoje drahých kovů na světových burzách v období let 2005 2010 Martin Maršík, Jitka Papáčková Vysoká škola technická a ekonomická Abstrakt V předloženém článku autoři rozebírají vývoj
VíceKlinický profil, léčba a prognóza 121 případů Guillainova- Barrého syndromu u 119 nemocných prospektivně zaznamenaných v české národním registru GBS.
Klinický profil, léčba a prognóza 121 případů Guillainova- Barrého syndromu u 119 nemocných prospektivně zaznamenaných v české národním registru GBS. J.Bednařík 1, 2, M.Škorňa 1, J.Kuchyňka 3, R.Mazanec
VíceJODURIE TĚHOTNÝCH A JEJICH DONOŠENÝCH NOVOROZENCŮ
JODURIE TĚHOTNÝCH A JEJICH DONOŠENÝCH NOVOROZENCŮ Krylová K. 1, Neumann D. 1, Kulička J. 2, Jahodová Berková A. 2, Bílek R. 3, Kacerovský M. 4, Bayer M. 5 ¹Dětská klinika Lékařské fakulty v Hradci Králové,
VíceZáklady pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika
Základy pravděpodobnosti a statistiky Popisná statistika Josef Tvrdík Přírodovědecká fakulta, katedra informatiky josef.tvrdik@osu.cz konzultace v úterý 14.10 až 15.40 hod. Příklad ze života Cimrman, Smoljak/Svěrák,
VícePilotní projekt Optimalizace programu screeningu kolorektálního karcinomu
Národní koordinační centrum programů časného záchytu onemocnění CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0006904 Pilotní projekt Optimalizace programu screeningu kolorektálního karcinomu Ondřej Májek, Michaela Jelínková,
VíceStatistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ
Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ Ing. Dana Trávníčková, PaedDr. Jana Isteníková Funkční gramotnost je používání čtení a psaní v životních situacích. Nejde jen o elementární
VíceDatum zpracování projektu: 2016
Téma projektu Datum zpracování projektu: 2016 Husova 2624, 580 22 Havlíčkův Brod, Telefon: 569 472 111, e-mail: nemocnice@onhb.cz, IČO: 00179540 Strana 1 (celkem 12) Nemocnice Havlíčkův Brod (NHB) zaujímá
VíceAnalýza pohybu plicních ložisek: faktory, které ovlivňují přesné vymezení ITV. Lukáš Knybel Lukáš Molenda Jakub Cvek
Analýza pohybu plicních ložisek: faktory, které ovlivňují přesné vymezení ITV Lukáš Knybel Lukáš Molenda Jakub Cvek Cíle práce Vyhodnocení míry pohybů plicních ložisek Snaha o nalezení závislosti v mezi
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
VíceInformace ze zdravotnictví Královéhradeckého kraje
Informace ze zdravotnictví Královéhradeckého kraje Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Hradec Králové 11 17. 8. 2007 Rehabilitační a fyzikální medicína - činnost oboru v Královéhradeckém
Více